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@@ -11,6 +11,33 @@ base_model:
 pipeline_tag: text-classification
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-# My Custom RoBERTa Model
+# Modèle finetuné de RoBERTa-base pour la détection de toxicité dans un texte 
 
-Ce modèle est une version fine-tunée de [RoBERTa](https://huggingface.co/roberta-base) pour la classification de séquences.
+Le modèle a pour objectif de détecter la toxicité dans un texte en prédisant la probabilité d'appartenir à ces catégories attribuant un score pour chacune de ces catégories.
+Catégories: toxic, severe_toxic, obscene, threat, insult, identity_hate
+
+Le finetuning a été fait pour 4 époques. La dataset utilisé est celui de Google appelé jigsaw_toxicity_pred.
+
+training_args = TrainingArguments(
+    output_dir="./results",             
+    evaluation_strategy="epoch",          
+    save_strategy="epoch",             
+    learning_rate=2e-5,                  
+    per_device_train_batch_size=16,    
+    per_device_eval_batch_size=16,         
+    num_train_epochs=5,                
+    weight_decay=0.01,                    
+    save_total_limit=5,                 
+    logging_dir="./logs",                
+    logging_steps=10,                     
+    load_best_model_at_end=True,                                 
+)
+
+Erreur moyenne absolue par catagorie sur le dataset d'entraînement:
+
+toxic: 0.0271
+severe_toxic: 0.0128
+obscene: 0.0185
+threat: 0.0029
+insult: 0.0250
+identity_hate: 0.0081